| 基于改进SSD算法的骑车人识别研究 |
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| 引用本文： | 马佳峰,陈凌珊. 基于改进SSD算法的骑车人识别研究[J]. 智能计算机与应用, 2021, 11(9): 170-173,183. DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2021.09.033 |
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| 作者姓名： | 马佳峰 陈凌珊 |
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| 作者单位： | 上海工程技术大学 机械与汽车工程学院,上海201620 |
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| 摘 要： | 在智能网联汽车蓬勃发展的大背景下,目标识别作为智能驾驶的关键技术能够提高公路环境的安全性,本文采用SSD算法对公路环境下骑车人检测识别技术进行研究,发现SSD算法的小目标检测效果和平均识别精度都不太理想,故通过参考YOLOv3算法的跨层链接思想,在网络上引入FPN结构,进而提高识别效果.在TDCB数据集上的实验结果表明,平均检测精度和对小目标检测效果均有所提高,精度上提高约为2.2％,检测速度虽略微减缓,仍符合实际应用需求,改进后的SSD算法对提高公路环境下骑车人安全有着重要意义.
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| 关 键 词： | 骑车人检测 深度学习 SSD FPN 跨层链接思想 |
A cyclist identification study based on improved SSD |
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| MA Jiafeng,CHEN Lingshan. A cyclist identification study based on improved SSD[J]. INTELLIGENT COMPUTER AND APPLICATIONS, 2021, 11(9): 170-173,183. DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2021.09.033 |
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| Authors: | MA Jiafeng CHEN Lingshan |
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